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Warum Agent-Evaluation Confidence braucht
Sobald Agenten echte Arbeit uebernehmen, muss Evaluation Zuverlaessigkeit, Coverage und Stability beantworten statt nur "sieht beeindruckend aus".
Die haeufigste Behauptung in Agent-Demos lautet immer noch: “es sieht schon nutzbar aus.”
Das reicht nicht, sobald ein Agent in echte Aufgaben geht. Nutzerinnen und Nutzer muessen wissen, wie hoch die Erfolgswahrscheinlichkeit ist, ob sie ueber Aufgaben hinweg stabil bleibt, ob die Bewertung verlaesslich ist und ob das Testset nur die Staerken des Systems abbildet.
Darum sind Confidence-Intervalle, Judge Agreement, Coverage entlang realer Task-Verteilungen und Stability ueber wiederholte Runs fuer mich zentral.
Wenn ein Benchmark uns nicht hilft zu entscheiden, ob ein Agent in einen echten Workflow gehoert, bleibt er nur eine weitere Interface-Illusion.
Konfiguriere die oeffentlichen Giscus-Umgebungsvariablen, dann erscheint hier der Diskussionsbereich.